• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.57-72
• /
• 2022

In this paper, we aimed to examine the flowering dates of cherry blossom and the peak dates of maple leaves in South Korea, by the combination of temperature observation data from ASOS (Automated Surface Observing System) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). The more recent years, the faster the flowering dates and the slower the peak dates. This is because of the impacts of climate change with the increase of air temperature in South Korea. By reflecting the climate change, our statistical models could reasonably predict the plant phenology with the CC (Correlation Coefficient) of 0.870 and the MAE (Mean Absolute Error) of 3.3 days for the flowering dates of cherry blossom, and the CC of 0.805 and the MAE of 3.8 for the peak dates of maple leaves. We could suppose a linear relationship between the plant phenology DOY (day of year) and the environmental factors like temperature and NDVI, which should be inspected in more detail. We found that the flowering date of cherry blossom was closely related to the monthly mean temperature of February and March, and the peak date of maple leaves was much associated with the accumulated temperature. Amore sophisticated future work will be required to examine the plant phenology using higher-resolution satellite images and additional meteorological variables like the diurnal temperature range sensitive to plant phenology. Using meteorological grid can help produce the spatially continuous raster maps for plant phenology.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.627-646
• /
• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.